핵심 요약: 쿼리 팬아웃은 다중 의도 프롬프트를 서브토픽 쿼리로 분해하는 기술이다. GEO 전략의 핵심은 개별 롱테일 대응이 아니라 코어 토픽의 서브토픽 의도 전체에 대응하는 토픽 권위 구축이다.
쿼리 팬-아웃 (Query Fan-Out) 속 인사이트 찾기
1. 유저 검색 행동의 변화
LLM 플랫폼 검색에서 유저들은 더 긴 문장을 입력하는 형태로 검색행동이 변화했습니다. 그 이유로 AI 생성형 답변이 유저 검색 경험을 만족시키기 위해 문장 속 다중 의도를 이해하고 각각의 문제를 동시에 해결하는 상세한 답변을 제공하기 때문입니다.
다중의도를 포함한 긴 문장을 예시로 보면,
“마리오 카트 닌텐도 게임을 즐기기 위해 가장 좋은 TV를 추천해줘, 32평 아파트 거실에서 사용할 거야, 영화 스트리밍과 스포츠 경기도 즐길 수 있으면 좋겠어”
와 같이 다중 의도를 가진 긴 문장을 유저들은 검색하게 됩니다.
2. 쿼리 팬-아웃방식으로 다중 의도를 이해하는 AI
위 예시의 긴 문장 내 모든 의도를 이해하기 위해서 LLM 은 문장을 각각의 의도로 나누어서 이해하는 쿼리 팬-아웃 방식을 사용합니다. 유저 프롬프트를 각각의 서브토픽으로 쪼개는 방식을 의미하는데요.
- 닌텐도 게이밍 티비 후기 - Review
- 32평 거실 티비 크기 추천 - Recommendation
- 넷플릭스 스마트 TV - Product List
- 스포츠 보기에 좋은 티비 탑5 - Best
위와 같이 각 서브-토픽이 가진 의도에 모두 대응하기위한 과정이 바로 쿼리 팬-아웃입니다.
3. 전략 엿보기 - 서브 토픽 강화를 통한 웹사이트의 타겟 코어 토픽 권위 준비
GEO가 사업적으로 도움이 되기 위해서는 생성형 답변 내 인용을 넘어서 유저가 우리 웹사이트로 이동하고 더 나아가 전환이라는 액션까지 이어질 수 있도록 해야합니다. 그러기 위해서는 우리 브랜드가 TV라는 코어 토픽에 존재하는 review, recommendation, product list, best 와 같은 서브-토픽 의도에 대응하기위한 큰 그림의 (채널 x 페이지 유형 x 콘텐츠) 전략이 필요합니다.
뾰족한 단일 의도 롱테일 키워드에 대응을 위한 콘텐츠 제작은 서브-토픽 권위 확장을 위한 single-effort 정도일뿐 GEO를 위한 전략으로 보긴 어렵습니다.
GEO 함정에 빠지지 않기 위해 점검해야할 점
- 우연한 직,간접 인용을 위한 단순 Q&A 형태 콘텐츠 무작위 생성
- 콘텐츠 늘리기에 급급해 코어 토픽 내 다양한 서브-토픽 대응에 어려움이 있지 않은지
- 유저 검색 프롬프트가 주로 인용하는 채널과 콘텐츠 유형, 페이지 유형을 참고하고 있는지